دروس التقاء البحث وروبوتات الدردشة

المُقدّمة

Confluence هي أداة تعاون تم تطويرها بواسطة Atlassian، وهي مصممة لمساعدة الفرق على التعاون وتبادل المعرفة بكفاءة. في مساحة العمل الحديثة، تعد القدرة على العمل معًا رقميًا أمرًا لا يقدر بثمن. تعمل شركة Confluence على تسهيل ذلك من خلال تقديم منصة حيث يمكن للفرق إنشاء المشاريع ومشاركتها والتعاون فيها، كل ذلك في مكان واحد. بعيدًا عن مجرد التعاون، يتميز Confluence بميزات مثل التحرير في الوقت الفعلي، والتكامل مع منتجات Atlassian الأخرى، وواجهة سهلة الاستخدام، مما يجعله خيارًا مفضلاً للعديد من المؤسسات.

برنامج تعليمي حول استخدام ميزة البحث المضمنة في Confluence

في Confluence، يعد البحث عن معلومات أو عناصر محددة ميزة واضحة ولكنها محدودة. إليك كيفية تحقيق أقصى استفادة من إمكانات البحث في Confluence:

1. البحث الأساسي:

لبدء البحث الأساسي:

• انقر على أيقونة العدسة المكبرة الموجودة في الرأس أو ببساطة استخدم الاختصار Shift + / للتركيز على مجال البحث.
• اكتب استفسارك في شريط البحث الذي يظهر في أعلى الصفحة. أثناء الكتابة، سيوفر Confluence نتائج بحث مباشرة، ويقدم اقتراحات بناءً على المحتوى المتاح على موقعك.

2. البحث المتقدم:

للحصول على نتائج أكثر دقة، البحث المتقدم هو المكان الذي يجب أن تتوجه إليه:

• انقر على أيقونة العدسة المكبرة ثم على "البحث المتقدم" بجوار شريط البحث أو استخدم الاختصار Shift + / تليها a.
• هنا يمكنك تصفية بحثك بناءً على معايير مختلفة مثل نوع المحتوى (الصفحات والمدونات والمرفقات وما إلى ذلك) والمساحات والمساهمين ونطاقات التاريخ وغيرها.

3. استخدام صيغة البحث:

يدعم Confluence مجموعة من صيغ البحث للمساعدة في تضييق نطاق البحث:

• علامات الاقتباس: استخدم علامات الاقتباس للبحث عن عبارة محددة. على سبيل المثال، "ملاحظات الاجتماع".
• أحرف البدل: استخدم العلامة النجمية * كحرف بدل لتمثيل أي عدد من الأحرف في الكلمة.
• العوامل المنطقية: الاستخدام AND, ORو NOT لدمج أو استبعاد المصطلحات.
• عمليات البحث عن القرب: استخدم علامة التلدة ~ متبوعة برقم للبحث عن الكلمات على مسافة معينة من بعضها البعض. على سبيل المثال، "التقرير السنوي"~10.
• البحث الميداني: البحث في حقول محددة باستخدام بناء الجملة مثل title:, text:, creator:و modifier: الى جانب الطرق الاخرى

4. البحث عن المرفقات:

عندما يتعلق الأمر بالبحث عن مرفقات محددة:

• انتقل إلى Search > Advanced Search.
• حدد "مرفق" في قسم "النوع".
• استخدم صيغة البحث /.*<attachment type>.*/. على سبيل المثال، للبحث عن ملفات PNG، يمكنك استخدام /.*png.*/.

5. البحث في قاعدة البيانات (لعمليات نشر الخادم ومركز البيانات):

بالنسبة لأولئك الذين لديهم إمكانية الوصول إلى قاعدة بيانات Confluence، يمكن استخدام استعلامات SQL محددة للبحث عن أنواع معينة من المرفقات. على سبيل المثال، للعثور على كافة مرفقات PNG، يمكنك استخدام استعلام SQL التالي:

select c.TITLE as Attachment_Name, s.spacename,
c2.TITLE as Page_Title, 'http://<confluence_base_url>/pages/viewpageattachments.action?pageId='||c.PAGEID as Location
from CONTENT c
join CONTENT c2 ON c.PAGEID = c2.CONTENTID
join SPACES s on c2.SPACEID = s.SPACEID
where c.CONTENTTYPE = 'ATTACHMENT' and c.title like '%.png%';

يمكن تعديل استعلامات SQL بناءً على نوع المرفق الذي تبحث عنه.

6. البحث عن مجلدات المرفقات (أنظمة أساسية محددة):

في منصات معينة، يمكن استخدام صيغة بحث Unix مباشرة داخل مجلد المرفقات في Confluence للعثور على أنواع ملفات محددة:

find /<confluence_home>/attachments -type f | xargs file | grep PNG

سيؤدي هذا إلى البحث عن جميع ملفات PNG وإدراجها ضمن دليل المرفقات الخاص بمثيل Confluence الخاص بك.

توفر كل طريقة من هذه الطرق مستوى مختلفًا من التفاصيل والتحكم في بحثك، مما يضمن العثور على ما تحتاجه بالضبط في Confluence.

يمكنك التعمق أكثر في البحث المدمج في Confluence من خلال قراءة هذه المقالات –

عيوب ميزة البحث المضمنة في Confluence

التعقيد المتأصل في البحث في Confluence ينبع في المقام الأول من عدم قدرته على الاستفادة من الجوهر السياقي لاستعلامات البحث، على عكس محركات البحث مثل Google. وفيما يلي تفصيل للتحديات:

• التكرار في استعلامات البحث: غالبًا ما يؤدي التكرار المحدود لاستعلامات البحث المتطابقة في سجل البحث إلى إعاقة دقة نتائج البحث، وذلك بسبب الحد الأدنى من البيانات السياقية المتاحة من عمليات البحث السابقة. يصبح هذا مشكلة بشكل خاص عندما يبحث المستخدمون عن معلومات محدثة أو حديثة، والتي قد تكون مدفونة تحت نتائج قديمة أو أقل صلة.
• الفهم الدلالي: غالبًا ما يؤدي افتقار النظام الأساسي إلى القدرة على تمييز المرادفات أو تجاهل كلمات التوقف إلى اقتراحات محتوى أقل صلة. على سبيل المثال، قد يكون التمييز بين "IT" كاختصار لتكنولوجيا المعلومات و"it" كضمير أمرًا صعبًا. بالإضافة إلى ذلك، قد يؤدي هذا النقص في الفهم الدلالي إلى حدوث ارتباك عند استخدام المصطلحات الصناعية الشائعة أو الاختصارات في استعلامات البحث.
• معضلة المطابقة التامة: أثناء محاولة إزالة كلمات التوقف، يقوم Confluence أحيانًا بتعطيل البحث عن المطابقة التامة، مما يجعل المهمة أكثر صعوبة. وقد يؤدي ذلك إلى عدم عثور المستخدمين على المستند أو المعلومات الدقيقة التي يبحثون عنها، مما يعيق الإنتاجية.
• معضلة مقاس واحد يناسب الجميع: يتطلب التنوع في الهياكل التنظيمية والمعلومات الداخلية ونوايا المستخدم نظام بحث أكثر تخصيصًا. يمكن لنهج التعلم الآلي (ML) البدائي أن يعزز تجربة البحث من خلال الاستفادة من بيانات تفاعل المستخدم لتحسين ملاءمة البحث بمرور الوقت. عند مناقشة تعلم الآلة، يمكن استكشاف خوارزميات مثل التصفية التعاونية أو التعلم العميق لجعل بحث Confluence أكثر سهولة وتركيزًا على المستخدم.

بعبارات بسيطة، إذا بحثت أليس عن موضوع ما (على سبيل المثال X) اليوم ووجدت مستندًا (doc3) مفيدًا، فعندما يبحث بوب عن نفس الموضوع (X) غدًا، يجب أن يظهر doc3 في مكان أعلى في نتائج البحث لأنه كان مفيدة لأليس. ولتحقيق ذلك، يحتاج النظام إلى تتبع المستندات التي يجدها الأشخاص مفيدة. ومع ذلك، يجب أن يتم هذا التتبع بطريقة تحترم الخصوصية، بحيث لا يتمكن من رؤيتها سوى الأشخاص الذين من المفترض أن يروا مستندات معينة. كما يمكن أن تستهلك هذه العملية الكثير من موارد الكمبيوتر مثل الذاكرة والتخزين، الأمر الذي قد يكون مصدر قلق. قد لا تمتلك بعض المؤسسات الموارد أو الموظفين الإضافيين لإدارة ذلك، لذا فهي تفضل نظامًا أبسط قد لا يتحسن بمرور الوقت ولكن من السهل صيانته ولا يسبب لهم مشاكل إضافية مثل نفاد الذاكرة.

بحث التقاء مع روبوت التقاء Nanonets

تقدم Nanonets حلاً تحويليًا للتحديات المذكورة أعلاه التي تمت مواجهتها في وظائف البحث في Confluence. يمكن أن يؤدي استخدام برنامج الدردشة الآلي المخصص المعتمد على LLM كمساعد إلى سد الفجوات بشكل كبير وتحسين تجربة بحث المستخدم. إليك الطريقة:

• الفهم السياقي: على عكس طرق البحث التقليدية، يفهم برنامج الدردشة الآلي الخاص بنا سياق استعلامات البحث. على سبيل المثال، البحث عن "Java" سيظهر نتائج تتعلق بلغة البرمجة، وليس الجزيرة أو القهوة. تم تصميم تقنية LLM (نموذج اللغة) المستخدمة في برنامج الدردشة الآلي الخاص بنا بشكل خاص لفهم الفروق الدقيقة والسياق بشكل أفضل، وبالتالي توفير نتائج بحث أكثر دقة وذات صلة.
• التعلم من تفاعل المستخدم: يمكن لروبوت الدردشة الخاص بنا أن يتعلم من كيفية تفاعل المستخدمين مع محرك البحث. إذا تم الوصول إلى مستند غالبًا عبر استعلام معين، فسيتم تصنيفه في مرتبة أعلى لعمليات بحث مستقبلية مماثلة، مثل مستند يصبح أكثر شيوعًا عند البحث عن "منهجية رشيقة". وبمرور الوقت، يمكن أن يتطور هذا التعلم لتوقع احتياجات المستخدم بشكل أفضل، مما يجعل عملية البحث أكثر سهولة.
• العلاقات الدلالية: يمكن لروبوت الدردشة المعتمد على LLM التعرف على المرادفات والمصطلحات ذات الصلة، مما يؤدي إلى تحسين اقتراحات البحث. على سبيل المثال، سيؤدي البحث عن "تتبع الأخطاء" أيضًا إلى عرض المستندات المتعلقة بـ "تتبع المشكلات" و"تتبع الأخطاء".
• المحتوى المقترح من قبل المستخدم: يمكن للمستخدمين اقتراح محتوى لاستعلامات بحث محددة، مما يعزز قاعدة بيانات البحث بمرور الوقت. وهذا يجعل العثور على المستندات أسهل، مثل جعل المستند أكثر وضوحًا للاستعلامات حول "ممارسات Scrum".
• إدارة حقوق الوصول: نحن نضمن أن المستخدمين المصرح لهم فقط هم من يمكنهم الوصول إلى مستندات معينة أثناء البحث. على سبيل المثال، إذا كان هناك مشروعان يحتويان على مستندات سرية، فسيظهر البحث فقط مستندات من مشروع الباحث الخاص، مع الحفاظ على سرية مستندات المشروع الأخرى.
• تحسين الموارد: تعمل حلولنا بكفاءة، مما يوفر الوقت والتكلفة، وهو أمر بالغ الأهمية للمؤسسات التي تتطلع إلى تبسيط العمليات وتقليل النفقات التشغيلية.

التكامل البطيء لروبوت التقاء الشبكات النانوية

يأتي برنامج الدردشة الآلي الخاص بنا مزودًا بتكامل Slack جاهز للاستخدام. بمجرد أن يصبح برنامج الدردشة الآلي الخاص بك جاهزًا، يمكنك ببساطة مصادقة مساحة عمل Slack الخاصة بك وإجراء بضع نقرات لتكوين التكامل. بمجرد الانتهاء من ذلك، ستتمكن من طرح الأسئلة وحتى إجراء محادثات تفصيلية حول مساحات الالتقاء الخاصة بك مع الروبوت مباشرة من تطبيق Slack الخاص بك، دون الحاجة إلى التبديل بين التطبيقات. ويعزز هذا التكامل مساحة عمل رقمية موحدة، مما يسمح بالاتصال والتعاون المبسط، وبالتالي تعزيز الإنتاجية ورضا المستخدم.

نلقي نظرة على العرض التوضيحي أدناه.

[المحتوى جزءا لا يتجزأ]

وفي الختام

تعمل شركة Confluence by Atlassian على تسهيل العمل الجماعي الرقمي ولكنها تحتوي على ميزة بحث أساسية. يعمل روبوت Nanonets Confluence Bot على تحسين ذلك بشكل كبير من خلال فهم السياق والتعلم من تفاعلات المستخدم، مما يجعل عمليات البحث أكثر سهولة. كما أنه يحافظ على أمان الوصول إلى المستندات، مما يضمن أن المستخدمين المصرح لهم فقط هم من يمكنهم الوصول إلى معلومات معينة. علاوة على ذلك، يعمل تكامل Slack على تعزيز مساحة عمل رقمية موحدة، مما يعزز الإنتاجية ورضا المستخدم. من خلال هذه التحسينات، يقوم Nanonets Confluence Bot بتحسين تجربة البحث في Confluence، مما يساهم في خلق بيئة تعاونية أكثر فعالية لك ولفرقك.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://nanonets.com/blog/search-in-confluence/